Publikation: Consistent State Estimation on Manifold...
Stammdaten
Titel: | Consistent State Estimation on Manifolds for Autonomous Metal Structure Inspection |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | This work presents the Manifold Invariant Extended Kalman Filter, a novel approach for better consistency and accuracy in state estimation on manifolds. The robustness of this filter allows for techniques with high noise potential like ultra-wideband localization to be used for a wider variety of applications like autonomous metal structure inspection. The filter is derived and its performance is evaluated by testing it on two different manifolds: a cylindrical one and a bivariate b-spline representation of a real vessel surface, showing its flexibility to being used on different types of surfaces. Its comparison with a standard EKF that uses virtual, noise-free measurements as manifold constraints proves that it outperforms standard approaches in consistency and accuracy. Further, an experiment using a real magnetic crawler robot on a curved metal surface with ultra-wideband localization shows that the proposed approach is viable in the real world application of autonomous metal structure inspection. |
Schlagworte: | state estimation, manifolds, IEKF |
Publikationstyp: | Beitrag in Proceedings (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 18.10.2021 (Online) |
Erschienen in: |
Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021)
Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021)
(
IEEE;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | - |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 18.10.2021 |
ISBN (e-book): |
|
eISSN: | 2577-087X |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561837 |
Homepage: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9561837 |
Open Access |
|
AutorInnen
Bryan Starbuck (extern) |
Alessandro Fornasier (intern) |
Stephan Michael Weiss (intern) |
Cédric Pradalier (extern) |
Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
---|---|---|---|---|---|
Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Intelligente Systemtechnologien
|
AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster |
|
Peer Reviewed |
|
Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
|
Arbeitsgruppen |
|
Kooperationen
Organisation | Adresse | ||
---|---|---|---|
Georgia Tech Lorraine - CNRS UMI 2958
|
FR
Lorraine |
Forschungsaktivitäten
(Achtung: Externe Aktivitäten werden im Suchergebnis nicht mitangezeigt)
Projekte: |
|
Publikationen: | Keine verknüpften Publikationen vorhanden |
Veranstaltungen: | Keine verknüpften Veranstaltung vorhanden |
Vorträge: | Keine verknüpften Vorträge vorhanden |